キーポイント： 生成AIとは何ですか? それは企業にとって何を意味するのでしょうか? すべての CEO は生成 AI について何を知っておくべきでしょうか? 今日はいつものオープニングから脱線したいと思います。私は Bard (Google の実験的 AI チャット サービス) にこの記事の冒頭部分を書いてくれるように依頼しました。 返信は次のとおりです。  完璧ではありませんが、それでも良いです!いくつか付け加えさせてください。 では、生成 AI とは何でしょうか? 生成的な「人工」「知能」とは、トレーニングされた膨大な量のデータから新しいコンテンツを作成するために使用できるアルゴリズムを指します。エッセイ、コンピューター コード、電子メール、Excel の数式、テキストを生成するには数秒かかります。面白い画像など。 たとえば、ChatGPT を使用して、パーソナライズされたマーケティング資料を作成したり、ニュース記事を作成したりできます。 DALL-E は、まったく新しい写真や製品デザインを作成したり、映画やテレビ番組の視覚効果を生成したりするために使用できます。 ピザを食べている聖母子を描いたラファエロの絵を見たいですか? DALL-E が作成したこの傑作を以下でチェックしてください。  チャットボットに関して言えば、ChatGPT については誰もが聞いたことがあると思います。ただし、それはたくさんあるうちの 1 つにすぎません。注目すべき代替案のリストは次のとおりです。 碧玉 グーグル吟遊詩人 Googleのソクラティック (新しい) Bing パープレキシティ AI ユーチャット ライトソニックによるチャットソニック ハグチャット 最も人気のある画像生成ツールである Midjourney も同様です。他のアート ジェネレーターをいくつか挙げてみましょう。 ダルイー 安定した拡散 ジャスパーアート ドリーム バイ ウォンボ プロンプトハント ナイトカフェ 自動描画 Designs.ai スターリーAI さらに深く潜ってみましょう！これは企業にとって何を意味するのでしょうか? 過去 5 年間で AI の導入が 2 倍以上に増加し、AI への投資も大幅に増加していることがわかりました。これは、企業が業務と収益を向上させる AI の力をますます認識していることを示唆しています。    2022 年のマッキンゼーの調査 つまり、私たちは労働者の生産性にとって大きな転換点にいます。 先月公開された興味深い実験が 1 つあります。 世界的な経営コンサルティング会社である同社は、従業員に対する AI の影響をテストしていました。 758 人のコンサルタントが実験に参加しました。タスクには、AI アクセスなし、GPT-4 AI アクセス、または迅速なエンジニアリング概要を伴う GPT-4 AI アクセスの 3 つの条件のいずれかがランダムに割り当てられました。 ボストン コンサルティング グループ  AI の機能の最前線にある 18 の現実的なコンサルティング タスクのそれぞれにおいて、AI を使用したコンサルタントの生産性は大幅に向上しました。 彼らは平均して 12.2% 多くのタスクを完了しました 彼らはタスクを 25.1% 早く完了しました 彼らは品質が 40% 高い結果を生み出しました ![出典: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4573321#  ](https://cdn.hackernoon.com/images/dlK0B6h0M0XLk1SRx1Q2XAXyi6y2-jid3ugo.jpeg) 生成 AI はまだ比較的新しいテクノロジーですが、私たちの生活に大きな影響を与える可能性があります。生成 AI モデルがより強力で多用途になるにつれて、今後数年間でさらに革新的で画期的なアプリケーションが登場することが期待されます。 企業が生成 AI の導入を開始する方法に関するヒントをいくつか紹介します。 どのような種類のコンテンツまたはタスクについてサポートが必要ですか?生成 AI はさまざまなコンテンツの作成に使用でき、必要なものがわかれば、特定のニーズに適した生成 AI モデルの特定を開始できます。 ニーズを特定します。 一度に多くのことをやろうとしないでください。まずは単一のタスクまたはプロジェクトに生成 AI を使用します。これは、テクノロジーの基本を学び、潜在的な課題を特定するのに役立ちます。 小さなことから始めてください。 これは、コンテンツの品質を評価し、必要な調整を行うのに役立ちます。 フィードバックを取得します。 生成 AI はまだ新しいテクノロジーであり、常に進化しています。ニーズに合った適切な生成 AI モデルを見つけ、それを効果的に使用する方法を学ぶには、時間がかかる場合があります。  辛抱強く待ってください。 世界中の多くの企業が AI ツールを積極的にテストしており、さまざまなドメインにわたるユースケースの最初のバッチがすでに確認されています。   仕事を自動化して加速し、早期に効果を生み出すために、すべての CEO が考慮すべきいくつかのアイデア: 良い最初のステップは、データ サイエンティスト、法律専門家、部門別ビジネス リーダーを含む部門横断的なチームを編成することです。 このチームは、次のような生成 AI に関するいくつかの基本的な質問について考えることができます。 私たちの業界やビジネスのバリュー チェーンで生成 AI を使用することの潜在的な利点とリスクは何ですか? 生成AIに対する当社の方針と姿勢は何ですか?たとえば、パイロットに投資してテクノロジーがどのように進化するかを待っているのでしょうか、それとも新しいビジネスの構築を検討しているのでしょうか?私たちの姿勢はビジネスのさまざまな分野で異なるべきでしょうか? 現在の生成 AI モデルの制限を考慮すると、対象となるユースケースを選択する際にどのような基準を使用すべきでしょうか? 生成 AI のためのパートナー、コミュニティ、プラットフォームの効果的なエコシステムを構築するにはどうすればよいでしょうか? 利害関係者との信頼を維持するために、生成 AI モデルはどのような法的およびコミュニティ基準に準拠する必要がありますか? 生成 AI の使用を検討している企業向けの追加のヒントをいくつか紹介します。 小規模から始めて、特定のユースケースに焦点を当てます。 生成 AI の使用方法とそれに伴う潜在的なリスクについて透明性を保ちます。 関係者から早期かつ頻繁にフィードバックを受け取ります。 テクノロジーの進化に適応する準備をしてください。 要約すると、生成 AI は多くの業界に革命を起こす可能性を秘めた強力なテクノロジーです。ただし、倫理的および現実的な懸念が数多く生じるため、ビジネス リーダーはこれを採用する際に慎重になる必要があります。潜在的なメリットとリスクを慎重に検討することで、企業は短期的にも長期的にもこのテクノロジーを活用できる体制を整えることができます。

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2023 年: 生成 AI の躍進の年を牽引するものは何ですか?

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